镜像

在你的笔记本电脑上实现可定制的AI驱动镜像。

镜像是一个网页应用，它持续监测来自网络摄像头的实时视频流，并做出回应评论。

1. 100%本地和私密: 尝试各种想法。不用担心，一切都在你的笔记本电脑上进行，无需互联网连接。
2. 免费: 由于AI模型完全在你的机器上运行，你可以一直运行它并尝试不同的东西。
3. 可定制: 只需更改提示（或调整代码），你就可以轻松地重新设定镜像来做不同的事情。

工作原理

观看镜像运行的视频：

1. 当你启动应用时，浏览器会请求网络摄像头权限。
2. 当你允许使用网络摄像头时，它会开始向AI（Bakllava，运行在llama.cpp上）传输视频流。
3. AI会分析图像并实时传输响应，前端会实时打印这些响应。

使用方法

当你启动网页界面时，它会立即开始基于提示"描述图像中的人"来传输AI的响应。

你可以编辑这个字段，让镜像开始传输你想要的任何内容

你可以尝试的一些示例提示：

1. 我手里拿的是什么物品？
2. 这个人在做什么？
3. 描述图像中的一些值得注意的事件。
4. 这张图片中有多少人？
5. 如果你看到任何奇怪的东西，请告诉我。

安装

[推荐] 一键安装

使用Pinokio尝试一键安装：https://pinokio.computer/item?uri=https://github.com/cocktailpeanut/mirror

确保使用最新版本的Pinokio（0.1.49及以上）

镜像有很多组成部分，所以如果你不使用一键安装程序，可能需要大量工作：

1. 协调多个后端（llama.cpp服务器和gradio网页界面服务器）
2. 安装先决条件，如cmake、visual studio（Windows）、ffmpeg等。

如果你想手动安装，请转到以下部分。

手动安装

请注意，本节提到的所有内容基本上就是一键安装程序自动完成的内容，适用于Mac、Windows和Linux。因此，如果你在尝试手动运行镜像时遇到困难，可以尝试一键安装。

1. 克隆此仓库

git clone https://github.com/cocktailpeanut/mirror

2. 克隆llama.cpp

git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp

3. 下载AI模型

将以下bakllava模型文件下载到llama.cpp/models文件夹

• https://huggingface.co/mys/ggml_bakllava-1/resolve/main/ggml-model-q4_k.gguf
• https://huggingface.co/mys/ggml_bakllava-1/resolve/main/mmproj-model-f16.gguf

4. 构建llama.cpp

cd llama.cpp
mkdir build
cd build
cmake ..
cmake --build . --config Release

5. 安装依赖

创建虚拟环境并安装依赖

python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

6. 安装先决条件

安装FFMPEG：https://ffmpeg.org/download.html

7. 启动llama.cpp服务器

首先启动llama.cpp服务器：

Windows

cd llama.cpp\build\bin
Release\server.exe -m ..\..\ggml-model-q4_k.gguf --mmproj ..\..\mmproj-model-f16.gguf -ngl 1

Mac和Linux

cd llama.cpp\build\bin
./server -m ..\..\ggml-model-q4_k.gguf --mmproj ..\..\mmproj-model-f16.gguf -ngl 1

8. 启动网页界面

首先激活环境：

source venv/bin/activate

然后运行app.py文件

python app.py

致谢

1. 后端代码受到Realtime Bakllava的启发和采用，该项目使用...
2. Llama.cpp作为LLM服务器。
3. Bakllava作为多模态AI模型。
4. 网页界面使用gradio构建。